論文の概要: Advancing the Scientific Frontier with Increasingly Autonomous Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07363v1
- Date: Tue, 15 Sep 2020 21:49:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 06:32:56.080629
- Title: Advancing the Scientific Frontier with Increasingly Autonomous Systems
- Title(参考訳): 科学的フロンティアの高度化と自律システム
- Authors: Rashied Amini, Abigail Azari, Shyam Bhaskaran, Patricia Beauchamp,
Julie Castillo-Rogez, Rebecca Castano, Seung Chung, John Day, Richard Doyle,
Martin Feather, Lorraine Fesq, Jeremy Frank, P. Michael Furlong, Michel
Ingham, Brian Kennedy, Ksenia Kolcio, Issa Nesnas, Robert Rasmussen, Glenn
Reeves, Cristina Sorice, Bethany Theiling, Jay Wyatt
- Abstract要約: 自律性の性質と度合いの増大は、新しい科学能力を可能にし、科学のリターンを高める。
2011年のPlanetary Science Decadal Survey(PSDS)と現在進行中のミッション前研究は、将来のミッションに必要なコア技術として自律性の向上を特定している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.1508119418425102
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A close partnership between people and partially autonomous machines has
enabled decades of space exploration. But to further expand our horizons, our
systems must become more capable. Increasing the nature and degree of autonomy
- allowing our systems to make and act on their own decisions as directed by
mission teams - enables new science capabilities and enhances science return.
The 2011 Planetary Science Decadal Survey (PSDS) and on-going pre-Decadal
mission studies have identified increased autonomy as a core technology
required for future missions. However, even as scientific discovery has
necessitated the development of autonomous systems and past flight
demonstrations have been successful, institutional barriers have limited its
maturation and infusion on existing planetary missions. Consequently, the
authors and endorsers of this paper recommend that new programmatic pathways be
developed to infuse autonomy, infrastructure for support autonomous systems be
invested in, new practices be adopted, and the cost-saving value of autonomy
for operations be studied.
- Abstract(参考訳): 人と部分的に自律的な機械との密接なパートナーシップは、数十年にわたる宇宙探査を可能にした。
しかし、さらに地平線を広げるためには、我々のシステムはより有能でなければならない。
自律性の性質と程度の向上 – ミッションチームによって指示された独自の決定を,私たちのシステムで実施し,行動可能にする – によって,新たな科学能力が実現され,科学のリターンが向上します。
2011年のPlanetary Science Decadal Survey(PSDS)と現在進行中のミッション前研究は、将来のミッションに必要なコア技術として自律性の向上を特定している。
しかし、科学的な発見が自律システムの開発を必要とし、過去の飛行実証が成功したにもかかわらず、制度上の障壁は、その成熟と既存の惑星ミッションへの注入を制限している。
そこで,本稿の著者や支持者は,自律性を注入する新たなプログラム・パスの開発,自律システムを支援するためのインフラの整備,新しいプラクティスの導入,運用のための費用節約価値の研究を推奨する。
関連論文リスト
- LLMSat: A Large Language Model-Based Goal-Oriented Agent for Autonomous Space Exploration [0.0]
本研究は,宇宙船の高レベル制御システムとしてのLarge Language Models (LLMs)の適用について検討する。
一般的なゲームエンジンであるKerbal Space Programでシミュレートされた一連の深宇宙ミッションシナリオをケーススタディとして使用し、要求に対する実装を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-13T03:33:17Z) - Open-sourced Data Ecosystem in Autonomous Driving: the Present and Future [130.87142103774752]
このレビューは、70以上のオープンソースの自動運転データセットを体系的に評価する。
高品質なデータセットの作成の基礎となる原則など、さまざまな側面に関する洞察を提供する。
また、解決を保障する科学的、技術的課題も検討している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-06T10:46:53Z) - LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving [62.10344445241105]
大規模言語モデル(LLM)は、文脈理解、論理的推論、回答生成などの能力を示した。
本稿では,自動走行のための大規模言語モデル (LLM4AD) に関する研究ラインを体系的にレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T07:23:33Z) - The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop
Artificial Intelligence [67.70415658080121]
機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。
AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。
ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-09T21:16:56Z) - Assurance for Autonomy -- JPL's past research, lessons learned, and
future directions [56.32768279109502]
幅広い状況の変動が、事前計画された応答を妨げている場合、自律性が必要である。
ミッション・アシュアランス(Mission Assurance)は、信頼性を提供する上で重要な貢献者であるが、何十年にもわたって宇宙飛行に輝く保証の実践は、自律性に関する経験が比較的少ない。
JPLのソフトウェア保証グループの研究者は、自律性の保証に特化した技術の開発に関与している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-16T18:24:12Z) - Automated Scientific Discovery: From Equation Discovery to Autonomous
Discovery Systems [5.7923858184309385]
本稿では、方程式発見から記号回帰から自律的な発見システムやエージェントまで、自動的な科学的発見を調査する。
我々は、Adamシステムに関する先駆的な研究から、物質科学から天文学まで、現在の分野への取り組みまで、クローズドループ科学発見システムを紹介する。
レベル5の最大レベルは、科学的知識の創出において人間の介入を必要としないと定義されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-03T16:35:41Z) - AAAI 2022 Fall Symposium: Lessons Learned for Autonomous Assessment of
Machine Abilities (LLAAMA) [1.157139586810131]
現代の民間と軍事のシステムは、洗練されたインテリジェントな自律機械の需要を生み出している。
これらの新しい形のインテリジェントな自律性は、運用意図のいつ/どのようにコミュニケーションし、自律エージェントの実際の能力を評価することが全体的なパフォーマンスに影響を及ぼすかという疑問を提起する。
このシンポジウムでは、インテリジェントな自律システムを自己評価し、割り当てられたタスクを効果的に実行する能力を伝える可能性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-13T03:47:38Z) - Autonomous Aerial Robot for High-Speed Search and Intercept Applications [86.72321289033562]
高速物体把握のための完全自律飛行ロボットが提案されている。
追加のサブタスクとして、我々のシステムは、表面に近い極にある気球を自律的にピアスすることができる。
我々のアプローチは、挑戦的な国際競争で検証され、優れた結果が得られました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-10T11:49:51Z) - Learnings from Frontier Development Lab and SpaceML -- AI Accelerators
for NASA and ESA [57.06643156253045]
AIとML技術による研究は、しばしば非同期の目標とタイムラインを備えたさまざまな設定で動作します。
我々は、NASAとESAの民間パートナーシップの下で、AIアクセラレータであるFrontier Development Lab(FDL)のケーススタディを実行する。
FDL研究は、AI研究の責任ある開発、実行、普及に基礎を置く原則的な実践に従う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-09T21:23:03Z) - Assured Autonomy: Path Toward Living With Autonomous Systems We Can
Trust [17.71048945905425]
自律性(autonomy)は、人間の操作者によって直接制御されることなくシステムが振る舞うことができる広範で拡張的な能力である。
2019年10月に開催された最初のワークショップは、自律システムの確保における現在および期待されている課題と課題に焦点を当てたものだ。
2020年2月に開催された第2回ワークショップでは、既存の能力、現在の研究、ワークショップで特定される課題や問題に対処できる研究トレンドに焦点を当てた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-27T17:00:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。